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title: 'Intersecionalidade entre LGBTfobia e racismo: uma análise quantitativa'
author: "Victor Tavares^[Gitbub: <https://github.com/victortavaresbarbosa/lgbtfobia_e_raca.git>]"
date: "07/08/2019"
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abstract: "À luz dos teóricos da interseccionalidade, que afirmam que a integração de elementos e identidades, como ser LGBT e negro, contribuem na forma que os indivíduos experienciam opressão, o presente trabalho tem o objetivo responder a questão de pesquisa: pessoas LGBT negras foram as maiores vítimas de violência nos contextos eleitoral e pós-eleitoral? Utilizamos a metodologia de análise de dados quantitativa, embasada nos dados da pesquisa “Violência contra LGBTs+ nos contextos eleitoral e pós-eleitoral fornecida pela organização Gênero e Número. Os principais resultados encontrados são que a questão racial não influenciou na incidência de violência"
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**Introdução**

Historicamente, o Brasil é um país que não discute sobre pessoas LGBT+, a não ser de forma preconceituosa. Isso se converteu no fato do Estado brasileiro ser um dos lugares mais difíceis para uma pessoa LGBT viver. Paralelo a isso, não é difícil encontrar pessoas que afirmem que não existem racismo no Estado brasileiro, mesmo os negros ocupando as maiores taxas estatísticas de assassinatos e situação de pobreza, por exemplo. Assim, tendo em vista a ideia de interseccionalidade, o trabalho busca entender a relação entre LGBTfobia e racismo. 

A primeira seção do trabalho é dedica a revisão de literatura acerca da LGBTfobia, do racismo e da teoria da interseccionalidade. Logo após, é apresentada as hipóteses do trabalho. Em seguida, é feita uma discussão metodológica na seção referente ao modelo de pesquisa e dados. A parte seguinte refere-se aos resultados obtidos a partir da análise dos dados e, por fim, a última seção diz respeito às considerações finais. No apêndice do trabalho estão as análises dos pressupostos do modelo de regressão bem como mais informações sobre as variáveis utilizadas. 

**Revisão de literatura**

*LGBTfobia*

LGBTfobia, nas palavras de Ramos e Nicoli (2016), é o sentimento, a convicção ou atitude destinada a lésbicas, gays, bissexuais, transexuais e travestis, além de outras identidades, que discrimina essas pessoas em decorrência de sua orientação sexual e/ou identidade de gênero. É uma expressão guarda-chuva que engloba as violações socioculturais, econômicas e políticas correspondentes a lesbofobia, homofobia, bifobia e transfobia. 

Muitas vezes a LGBTfobia surge a partir da concepção que as pessoas LGBT representam algum tipo de ameaça contra o bem-estar da sociedade, seus valores e costumes; à exemplo, uma ameaça à família. Ela busca apoio também nas ideologias heteronormativas e sexistas.  Por sua vez, a ideologia heteronormativa compreende um agrupamento de princípios que guiam o comportamento sexual de certo estrato social, ditando a heterossexualidade como o padrão a ser seguido e reservando às sexualidades dissidentes um lugar à margem (RAMOS; NICOLI, 2016).

A ideologia sexista, por outro lado, também exerce o papel significativo no que diz respeito a LGBTfobia. De modo geral, o sexismo impõem binarismos a sociedade. Impõem o que seria o papel do homem e da mulher na sociedade, sempre colocando o homem em uma posição de dominação sobre as mulheres. Por exemplo, impõem às mulheres a função de cuidar do lar e aos homens de trabalhar para sustentar a família.

Assim, seguindo a lógica sexista, as pessoas que nasceram com os órgãos reprodutores masculinos devem ser encaradas apenas como homens e agir de acordo com o que seria destinado socialmente ao masculino, inversamente, o mesmo vale para as pessoas que nascem com os órgãos reprodutores femininos. Então, as identidades destoantes, que não se enquadram nesse binarismo, nessa divisão dos gêneros e seus papeis, são discriminadas e perseguidas (RAMOS; NICOLI, 2016).

A LGBTfobia vai se expressar de diversas maneiras por meio de alguma espécie de violência – física, moral, psicológica, dentre outras.  Muitas vezes pode aparecer como algo jocoso que, no fundo, conspurca indivíduos LGBT. Para além das piadas, se expressa através de discursos de ódio que dizem que homossexuais e transexuais são aberrações e precisam ser eliminados, por exemplo. Tais discursos são comumente mascarados como conteúdo humorístico, liberdade de expressão e religiosa mesmo encorajando violências contra um determinado grupo. 

Apesar de se expressar de forma alarmante no que tange à sociedade brasileira, a LGBTfobia é um fenômeno mundial, ocorrendo em maior ou menor medida em diferentes regiões de acordo com critérios religiosos, por exemplo. Muitas vezes pode aparecer como algo jocoso que conspurca indivíduos LGBT Em conformidade com o Relatório 2017 de mortes de LGBTs, criado pelo Grupo Gay da Bahia (GGB), uma das poucas organizações brasileiras que se dispõem a elaborar pesquisas quantitativas e levantar dados acerca dessa população, a cada 19 horas uma pessoa LGBT é assassinada ou comete suicídio em decorrência da LGBTfobia no Brasil (MOTT; MICHELS; PAULINHO, 2018). O GGB está em atuação há mais de 38 anos, no entanto, mesmo com os avanços das pautas progressistas e de direitos humanos, ele registrou os maiores números de casos de violência recentemente. Em 2015, foram 319 homicídios, cresceu para 343 em 2016, no ano de 2017 esse valor chegou a 445 mortes (MOTT; MICHELS; PAULINHO, 2018).

São números inquietantes de crimes motivados apenas devido a orientação sexual e identidade de gênero do outro.  Mas Infelizmente, apesar dos esforços do Grupo Gay da Bahia, ainda há uma cortina de desinformação que encobre a real situação de vulnerabilidade da população LGBT no Brasil. Em virtude da falta de estatísticas governamentais sobre tais crimes de ódio, eles acabam sendo subnotificados. O GGB registra apenas os dados sobre esses atos a partir de notícias da mídia tradicional, internet e informações pessoais.  

O Atlas da violência, relatório lançado pelo Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada e o Fórum Brasileiro de Segurança Pública, em sua versão de 2019, traz uma seção inédita referente a violência contra a população LGBT. Nela é reiterada a nebulosidade da problemática frente a produção oficial de dados e estatísticas. Não se sabe, por exemplo, o tamanho da população LGBT brasileira, o que impossibilita qualquer cálculo de prevalência relativa de violência contra essa minoria (IPEA; FBSP, 2019). Por exemplo, nas pesquisas do IBGE não são feitas perguntas a respeito da orientação sexual. Atrelado a isso, nos registros policias, de modo geral, também não há classificação da vítima de acordo com a orientação sexual, bem como também não há esse atributo nas declarações de óbito (IPEA; FBSP, 2019). A ausência desses dados dificulta a dimensionamento e, por conseguinte, a criação de ações efetivas contra esses crimes de ódio.

Essa falta de uma quantificação oficial e profunda da população LGBT brasileira pode ser sentida em outras nuances para além dos casos de policiais. Em termos econômicos, por exemplo, não se sabe a diferença salarial entre pessoas LGBT e não-LBGT. Indo mais a fundo, é desconhecida a diferença salarial entre uma pessoa transexual ou travesti e uma pessoa cisgênera no mercado de trabalho formal. Ou até mesmo quantas travestis então no mercado de trabalho formal, a média de escolaridade, dentre outros fatores. Essa falta de dados invisibiliza as idiossincrasias do que é ser LGBT no Brasil. 

*A carne mais barata do mercado é a carne negra? *

A população negra é outro grupo minoritário que vive em uma situação alarmante em solo brasileiro, assim como as pessoas LGBTs. A violência enfrentada pelos negros é o racismo, que se resume a discriminação motivada pela cor de pele/raça. O racismo que permeia a sociedade brasileira faz com que os negros sejam tolhidos de oportunidades socioeconômicas e vítimas de crimes de ódio.

A trajetória histórica do racismo brasileiro começa a partir do período escravista. E vale ressaltar que a própria abolição da escravatura aconteceu recentemente. Há poucas gerações pessoas negras ainda eram escravizadas no Brasil. Como mostram Cerqueira e Moura (2013), no pós-abolição desencadeou-se um processo dinâmico de discriminação. A falta de políticas de inclusão ocasionou a discriminação econômica e, consequentemente, a propagação intergeracional da pobreza. E para além disso, a ideia racista de hierarquia racial, a qual a raça negra seria inferior à caucasiana, atrelada a outros fatores – como a crença religiosa de que os negros supostamente não teriam alma, que embasaram o argumento de “legitimidade” da escravidão negra, não acabaram quando a abolição foi assinada (CERQUEIRA; MOURA, 2013). Essas ideias racistas criaram raízes e se ramificaram na sociedade brasileira.

Assim, o racismo atua por dois viés principais no Brasil. De um lado está a questão socioeconômica e, do outro, a cor da pele. A explicação de uma maior vitimização de negros em relação ao restante da população reside na combinação desses dois fatores (CERQUEIRA; MOURA, 2013). A herança da escravidão reservou a grande parte da população negra uma situação não tão favorável em termos socioeconômicos que se expressa por meio da transmissão intergeracional da baixa renda, além do impacto da ideologia do racismo no mercado de trabalho para pessoas negras. Os baixos níveis de renda expõem os negros a circunstâncias de vulnerabilidade que, por sua vez, impactam positivamente na possibilidade de vitimização (CERQUEIRA; MOURA, 2013).

No entanto, o racismo pode atuar de forma mais direta na possibilidade de uma maior vitimização de negros devido a alguns elementos. Um deles é a já comentada ideologia do racismo, a qual o negro é percebido como um ser ínfero, assim, a vida de uma pessoa branca valeria mais que a de um negro. Outra forma é por meio do racismo institucionalizado em que as ações do Estado, calcadas em critérios racistas, confluem para o aumento da vitimização de negros (CERQUEIRA; MOURA, 2013).

No ano de 2017, 75,5% das pessoas vitimadas por homicídio foram pessoas negras (pretos e pardos). Tendo isso em vista, a taxa de homicídios por 100 mil negros foi de 43,1, enquanto a de não-negros (brancos, amarelos, indígenas) foi de 16. Em outras palavras, para cada pessoa não-negra vítima de homicídio em 2017 no Brasil, em torno de 2,7 negros foram assassinados (IPEA; FBSP, 2019).
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*A interseccionalidade*

A interseccionalidade parte do princípio da complexidade dos sujeitos sociais, de como as particularidades dos indivíduos se articulam. Começou a ser elaborado no fim dos anos 1990, intricadamente associado aos estudos feministas de Angela Davis e Bell Hooks, mas só foi propriamente conceituado nos escritos de Kimlerbé Crenshaw (1994), onde ela trata de forma aprofundada as interligações entre raça e gênero, e perpassa por questões ligadas a classe e sexualidade. Então, na perspectiva de Crenshaw (1994) diz respeito a uma abordagem que leva em consideração múltiplas fontes de identidade, de forma horizontalizada e sem a pretensão de apresentar uma teoria globalizante da identidade. 

A interseccionalidade alude a uma teorização transdisciplinar que propõe-se a entender a multiplicidade das identidades e dos contrastes sociais por meio da uma abordagem integrada (BILGE, 2009). A abordagem interseccional tenta ir além de apenas reconhecer a complexidade dos sistemas de opressão que agem a partir das categorias de raça, gênero, orientação sexual, etnicidade, deficiência, dentre outras; e postula que esses elementos interagem, direta ou indiretamente, criando assim as desigualdades sociais (BILGE, 2009).

Na perspectiva de Crenshaw (2002), a interseccionalidade é uma ferramenta conceitual que busca abordar os efeitos estruturais e dinâmicas de interação entre eixos de subordinação. Tendo isso em vista, as estruturas de poder construídas a partir do racismo, patriarcado e questão de classe, por exemplo, interseccionam do mesmo modo que ruas, as quais o tráfico corresponderia a complexidade de opressões que afligem os indivíduos. 

Mas vale ressaltar a abordagem interseccional não propõe hierarquizar as opressões presentes nas relações sociais, afirmando que o racismo atua tem amis força que a questão de gênero, por exemplo. O argumento interseccional vai de encontro a essa hierarquização e recomenda uma maneira de observar e estudar essas opressões de forma integrada, conectada e entrelaçada, tendo em mente entender da melhor forma possível como as múltiplas discriminações atuam (CRENSHAW, 2002). 

Em resumo, a interseccionalidade sustenta que quando as identidades dos indivíduos interceptam, elas se multiplicam. Em outras palavras, as identidades (à exemplo, ser lésbica, negra, transexual, etc) não são elementos que podem ser experienciados de forma separada, como fatores únicos. As identidades se combinam e, por conseguinte, criam novas formas de opressão. Assim, uma mulher lésbica e negra não enfrenta a lesbofobia e o racismo de maneira separada. Sua vivência é modelada pela forma como esses dois elementos se interceptam. Então, teoricamente, o racismo que ela enfrenta é fortalecido pela lesbofobia, e vice-versa, tornando a sua vivência diferente da vivência de uma mulher negra hétero. As identidades se multiplicam quando interseccionam. Ramos e Nicoli (2016), quanto a LBGTfobia, acrescentam que raça e classe são elementos que comumente aumentam a possibilidade de agressões e violência. Pessoas negra se pobres, assim, estariam mais sujeitas às violências. 

**Hipóteses**

Em um aspecto mais geral, foi apresentado que a população negra brasileira está mais sujeita a ser vítima de violência vis-à-vis as pessoas não-negras no Brasil, devido a discriminações racistas. Então, fazendo um recorte interseccional, o racismo atrelado a LGBTfobia coloca, teoricamente, pessoas LGBTs negras em uma situação de maior vulnerabilidade.  

Tendo isso em vista, esse trabalho busca responder à questão: pessoas LGBTs negras foram as maiores vítimas de violência durante os contextos eleitoral e pós-eleitoral? Utilizando a hipótese alternativa que as pessoas LGBTs negras foram mais vitimadas durante esse período. E a hipótese nula de que a questão racial não influenciou nos números de vítimas de violência contra as pessoas LGBT durante os contextos eleitoral   pós-eleitoral. Atentando aos padrões históricos que colocaram o negro à margem socioeconomicamente falando, aplica-se nesse trabalho a hipótese interativa que a renda media os efeitos da raça sobre a vitimização. 

**Modelo da pesquisa e dados**

Atentando-se aos objetivos da pesquisa, foi conduzido um estudo experimental. Os dados utilizados nesse trabalho são dados abertos fornecidos pela organização Gênero e Número, obtidos na pesquisa “Violência contra pessoas LGBTs+ nos contextos eleitoral e pós-eleitoral. De acordo com a organização, a pesquisa privilegia métodos quantitativos visando entender diferentes dimensões da percepção de incidência ou ameaça de violência(s) contra pessoas LGBT+. Questionários foram aplicados conjuntamente em três cidades – São Paulo, Rio de Janeiro e Salvador entre 17 a 20 de janeiro de 2019. Houve ao todo 400 respondentes (GÊNERO E NÚMERO, 2019). 

Para recrutar os respondentes, foi utilizado o método de amostra por conveniência, que traduz-se na seleção de uma amostra não-probabilística da população que esteja disponível aos fins da pesquisa. A organização ressalta que foram considerados locais de sociabilidades LGBT+ nas regiões centrais nas cidades onde os questionários foram aplicados que apresentam circulação histórica ou recente dessa população (GÊNERO E NÚMERO, 2019). 

O esforço para a construção dessa base de dados rendeu uma grande quantidade de informações e possíveis variáveis. Considerando-se a questão de pesquisa deste trabalho e as hipóteses, “raça” foi escolhida como a variável independente, enquanto “vitimização” ocupa a posição de variável dependente. “Gênero”, “orientação sexual”, “escolaridade” e “renda” serão usadas como variáveis de controle. Será executado um modelo de regressão linear. E a ferramenta de programação em R para fazer o tratamento dos dados, construção dos gráficos e execução do modelo de regressão.  

No R foi utilizada a função `ifelse` que aplica um teste lógico nas variáveis possibilitando assim o seu tratamento. Na variável “frequência de vitimização” as categorias “uma vez” ou “duas vezes” foram substituídas 1 e 2, respectivamente, por exemplo. Ademais, falsos NAs dessa variável foram corrigidos usando dados da variável “vitimização” que explicita se os respondentes tinham sido vítimas de violência ou não. No caso, na variável “frequência de vitimização”, na informação sobre se o indivíduo não tinha sido vitimado continha um NA. Assim, adicionamos as respostas “não/não sabe ou não respondeu” da variável “vitimização” na variável “frequência de vitimização” com o valor 0. 

A variável vitimização foi transformada em *dummy*: se a resposta foi “sim”, atribuímos o valor 1, se foi “não”, 0. Espelhando-se em informações do IBGE, na variável “raça”, também uma *dummy*, as categorias preto e pardo foram atribuídas ao valor 1, e as demais categorias, ao valor 0. Quanto a variável “orientação sexual”, devido a quantidade reduzida de observações nas categorias heterossexual e pansexual, elas foram alocadas na categoria “outra”. 

Quanto a variável “renda”, foi feita uma escala. A renda até um salário mínimo foi atribuída o valor 1, a entre um e três salários o valor 2 e assim progressivamente. Na variável “gênero”, as categorias homem trans e mulher trans, pessoas não-binárias e travestis foram realocadas para a categoria “outra” devido a quantidade reduzida de suas observações na base. Então, após o tratamento dos dados, foi feita a criação dos gráficos e ajuste do modelo. 

**Resultados**

Tendo em vista a questão de pesquisa e as hipóteses, essa seção se aterá a discussão dos resultados das variáveis “renda”, “raça” e “frequência de vitimização”, por vezes cruzando os seus dados. Conterá também o ajuste do modelo da regressão linear e seu respectivo resultado. Demais discussões acerca das variáveis bem como os pressupostos do modelo estão no apêndice do trabalho.

Como foi exposto anteriormente, as pesquisas quantitativas a respeito das pessoas LGBT são escassas. As poucas que existem, como as do Grupo Gay da Bahia, são sobre assassinatos brutais e suicídios. São sobre pessoas que não tiveram a oportunidade de serem escutadas. Viraram estatística com suas vidas e não suas vozes. Em contra partida, a iniciativa do Gênero e Número foi de ouvir a comunidade LGBT e buscar entender a percepção dessas pessoas sobre a violência que lhes afligem, não excluindo a questão da violência física, mas englobando violência verbal, assédio moral, tratamento discriminatório, dentre outros. Mais de 50% das pessoas entrevistadas afirmaram ter sido vítima de algum tipo de violência, ou seja, uma em dois pessoas foi vitimada de alguma forma devido ao gênero e/ou orientação sexual.  Na figura 1 é possível visualizar a quantidade das pessoas que afirmaram terem sido vítima (a barra 1 do gráfico) e as que informaram não terem sofrido violência (a barra 0 do gráfico):

```{r, echo=FALSE,warning=FALSE, fig.height=3, fig.width=4}
load("myWorkSpace.RData")
library(ggplot2)

ggplot(g.vit, aes(y = frequencia, x = rotulos)) + 
  geom_histogram(colour = "black", fill="blue", width=.8, stat="identity") +
  ggtitle("Figura 1: Vitimização")

```

Atrelado a esse alto índice de percepção violência, muitos dos respondentes afirmaram terem sido vitimizados mais de uma vez. Assim, os dados sobre a frequência de vitimização corroboram na elucidação da situação de insegurança enfrentada pelos LGBTs no Brasil.  A figura 2 ilustra a distribuição desses dados. A barra 0 representa as pessoas que não foram vitimadas, 1 diz respeito as pessoas que informaram ter sido vitimadas uma vez, 2 para duas vezes, 3 para três vezes e 4 corresponde ao grupo que informou ter sido vitimado mais de três vezes. 

```{r, echo=FALSE, warning=FALSE, fig.height=3, fig.width=4}
library(ggplot2)

ggplot(g.vitimizacao, aes(y = frequencia, x = rotulos)) + 
  geom_histogram(colour = "black", fill="red4", width=.8, stat="identity") +
  xlab("Frequência de vitimização") + ylab("Quantidade") +
  ggtitle("Figura 2: Freqência de vitimização")
```

Por meio da transformação dos dados de frequência de vitimização em um gráfico boxplot (figura 3) conseguimos observar algumas informações interessantes. Como foi atribuído às respostas das pessoas que afirmaram que não tinham sido vitimadas o número 0, o gráfico não apresenta limite inferior. O gráfico é positivamente assimétrico, com a mediana mais próxima do primeiro quartil. Fica claro que metade dos respondentes ou não foi vitimada ou foi vitimado uma única vez. O seu formato também indica uma baixa variabilidade e desvio padrão. Não há presença de valores discrepantes. 

```{r, echo=FALSE,warning=FALSE, fig.height=3, fig.width=4}
library(ggplot2)
ggplot(g.frequencia, aes(y= variavel)) +
  geom_boxplot(fill = '#4271AE', line = "#1F3552") +
  ggtitle("Figura 3: Boxplot - Frequência de vitimização")

```

Historicamente, o negro no Brasil foi posto em uma situação de maior vulnerabilidade, com menos acesso à saúde, à educação, à segurança. Aliás, é comprovado por vários estúdios, como os citados anteriormente, que em solo brasileiro quanto mais escura é a cor da sua pele, mais sujeito o indivíduo está de ser vitimizado pela violência. As lésbicas, gays, bissexuais, transexuais e travestis também sangram bastante no Brasil. A cada 19 horas uma pessoa LGBT é assassinada ou comete suicídio no país (MOTT; MICHELS; PAULINHO, 2018) em crimes motivados por repúdio às suas orientações sexuais e identidades de gênero. 

A teoria da interseccionalidade nos fala que as identidades e as opressões que os indivíduos enfrentam são elementos que se integram. Assim, para os teóricos que sustentam a ideia de interseccionalidade, ao se fazer análises que se limitam a falar apenas a gênero, por exemplo, deixa-se de lado uma série de variáveis explicativas da complexidade dos indivíduos e sua vivência, como raça e classe.   

Então, tento a vista os processos históricos e sociais brasileiros que colocaram os negros à margem em uma situação de maior vulnerabilidade e a questão da LGBTfobia, a teoria da interseccionalidade nos diz que pessoas LGBT negras, devido a junção desses dois elementos, estariam mais propensas a serem vítimas de violência, por exemplo. No entanto, ao cruzar os dados das variáveis raça e vitimização percebe-se um comportamento diferente ao que a teoria indica. 

É possível visualizar na figura 4, que associa as variáveis raça e vitimização, que os dados sugerem um resultado contrário a hipótese alternativa desse trabalho de que pessoas LGBTs negras foram mais vitimadas durante o período eleitoral e pós-eleitoral. Fica clara uma certa simetria na quantidade de pessoas vitimadas e não-vitimadas tanto para negros quanto para não-negros.  Entretanto, mesmo que levemente, a quantidade de pessoas LGBTs vítimas de violência foi maior que a de não-negras. 

```{r, echo=FALSE}
library(ggplot2)
ggplot(g.raca.vit, aes(y = frequencia, # frequencia das barras
                       x = cor,    # nome das barras 
                       fill = vitima)) + # nome da divisoria das barras
  geom_bar(stat = 'identity') + 
  labs(y = "Frequência", x = "", fill = "Vitimização") + #alterando os rotulos
  ggtitle("Figura 4: Vitimização associada à raça") +
  geom_hline(yintercept = 0.5)
```

Na figura 4, utilizou-se a variável vitimização que diz se as pessoas foram vitimadas ou não. Os dados para a construção da figura 5, um gráfico boxplot, são da variável frequência de vitimização, que diz respeito a quantidade de vezes que os indivíduos foram vitimados. Nota-se, no entanto, uma repetição do comportamento dos dados. Há uma equivalência das medianas de frequência de vitimização. Metade dos dados, tanto de negros quanto de não-negros, foram vitimados nenhuma ou uma única vez. Os dados para ambos os casos são assimétricos positivos e o intervalo interquartílico também é semelhante. 

```{r, echo=FALSE}
library(ggplot2)

ggplot(g.frequencia.biv, aes(y = frequencia, x= raca)) +
  geom_boxplot() +
  ggtitle("Figura 5: Frequência de vitimização associada à raça")

```

Levando em consideração os gráficos 4 e 5, os dados informam que raça não foi um elemento determinante na vitimização de pessoas LGBTs e também não exerceu um papel definidor na quantidade de vezes que esses indivíduos foram vítimas de violência. Isso reforça a hipótese nula do trabalho nula de que a questão racial não influenciou nos números de vítimas de violência contra as pessoas LGBT durante os contextos eleitoral   pós-eleitoral.

Ao cruzar outras variáveis ainda é possível visualizar comportamentos interessantes nos dados. Na figura 6, que associa a variável vitimização à renda, percebe-se que quanto maior a renda, menos pessoas foram vitimadas. Nas rendas mais altas – de sete a dez e mais de dez salários mínimos, foram as categorias com a menor frequência de indivíduos vítimas de algum tipo de violência. 

```{r, echo=FALSE}
library(ggplot2)

ggplot(g.renda.vit, aes(y =frequencia, x = renda, fill = vitima)) +
  geom_bar(stat = 'identity') +
  geom_hline(yintercept = 0.5) +
  ggtitle("Figura 6: Vitimização associada à renda")

```

*Ajuste do modelo de regressão linear*

As variáveis explicativas são raça (negro ou não-negro), renda (de até um salário à mais de 10). Por ser sobre pessoas LGBTs, inclui-se também como variáveis independentes: gênero (homem cisgênero, mulher cisgênero e outras) e orientação sexual (bissexual, gay, lésbica e outras). Por nível de estudos ter uma certa relação com renda, optou-se por também inserir escolaridade como variável indepente.  E a variável resposta é frequência de vitimização (tantas vezes a pessoa foi vitimada). Então, propõe-se um modelo de regressão linear:

```{r}
reg <- lm(data = nova_base, frequencia_vitimizacao ~ raca * renda + 
            escolaridade + factor(genero)+ factor(orientacao))
```

Foi inserido um termo de interação na regressão `(raca * renda)` para testar a hipótese interativa de que a renda media os efeitos de raça sobre vitimização. É possível visualizar os resultados da regressão por meio da execução da função `summary`: 
\tiny
```{r, fig.height=3, fig.width=4}
summary(reg)
```
\normalsize

Teoricamente, quanto maior o R2, melhor o modelo ajusta os dados. Percebe-se, no resultado da regressão, que com um R2 de 0.04, aproximadamente, o modelo não ajusta bem os dados e pouco explica a sua variabilidade. O p-valor, por sua vez, também é baixo (0.04056). No entanto, isso não é razão suficiente para “provar” ou “rejeitar” a hipótese nula (de que a questão racial não influenciou nos números de pessoas LGBT vítimas de violência nos contextos eleitoral e pós-eleitoral). Ou qualquer outra hipótese. O valor-p baixo do modelo nos diz que pelo menos alguma das variáveis independente utilizadas no modelo tem relação com a variável dependente. 

Percebe-se no output do modelo que apenas a variável renda e a categoria “outra” da variável gênero (que contém as pessoas trans, travestis, não-binárias, dentre outras) obtiveram um resultado de valor-p menor que 0.05, o que indica que há uma relação entre essas variáveis e a frequência de vitimização. Os resultados ambas são `0.043632` e `0.041334`, respectivamente, indicado na tabela por asteriscos. Isso nos diz que, supondo que a renda e ser não-cisgênero (que é o caso da categoria “outra” da variável gênero) não tem efeito sobre a variável resposta frequência de vitimização, se obtém a diferença observada ou mais em 4% dos estudos devido a erro amostral aleatório.  

O termo de interação composto pelo trecho da tabela `raca:renda`, ou seja, a interação da variável raça com a variável renda ficou razoavelmente acima de 0.05, sendo 0.892470, o que é uma indicação contrária a hipótese interativa de que renda media os efeitos de raça sobre vitimização. .  Na figura 7 (abaixo) temos um gráfico da regressão com a interação entre as variáveis independentes raça e renda com a variável dependente frequência de vitimização a partir dos dados e resultados obtidos com a regressão; o eixo x diz respeito a renda e o eixo y, frequência de vitimização; a linha vermelha, 0, corresponde às pessoas não-negras e a linha azul, 1, às pessoas negras: 

```{r, echo=FALSE, warning=FALSE}
library(sjPlot)
library(sjmisc)
plot_model(reg, type = "pred", terms = c("renda", "raca"))

```

Através da observação do gráfico, percebe-se que quando a renda aumenta, a frequência de vitimização cai. Esse é um resultado que deixa claro os efeitos de renda sobre vitimização. E reforça a resposta significativa para o efeito de renda sobre a variável dependente obtida no `summary` da regressão. Como as retas de raça (0 para não-negro, e 1 para negros) são consideravelmente próximas não é possível afirmar que raça exerce efeito sobre o impacto da renda, e vice-versa. Em outras palavras, o efeito da renda sobre a frequência de vitimização é independente da raça. Por sua vez, a variável raça não tem efeito sobre a variável dependente nem de forma isolada, nem mediando a o efeito da variável renda. 

**Conclusões**

Foi possível perceber ao longo dos resultados que, a partir dos dados da base “Violência contra pessoas LGBT nos contextos eleitoral e pós-eleitoral”, a questão de raça – ser ou não um LGBT negro, não exerceu um papel determinante sobre a quantidade de vezes que essa pessoa foi vitimada. Esse resultado foi constante na visualização gráfica levando em conta se a pessoa foi ou não vitimada bem como cruzando os dados de raça com frequência de vitimização (figuras 4 e 5, respectivamente).  A porcentagem de pessoas LGBT negras que foram vitimadas foi muito semelhante à de pessoas LGBT não-negras que também foram vítimas. Da mesma forma, a quantidade de vezes que esses dois grupos sofreram violência também foi similar.

A variável renda, por sua vez, apresentou efeitos significantes tanto na análise gráfica quanto nos resultados da regressão. Fica claro um comportamento em que à medida que a renda aumenta, a incidência de vitimização diminui. A figura 7, que contém o resultado da regressão, ilustra bem essa reação. 

À luz da teoria da interseccionalidade, que sustenta a ideia de que as pessoas LGBT negras estão mais propensas a serem vítimas de opressão, devido a uma consequente integração entre LGBTfobia e racismo; não foi possível encontrar nos dados resultados favoráveis a hipótese alternativa de que pessoas LGBT negras foram as maiores vítimas de violência nos contextos eleitoral e pós-eleitoral. No entanto, há fortes indícios pertinentes a interseccionalidade entre classe e LGBTfobia, que sugerem que pessoas LGBT de classes sociais mais baixas são mais vitimadas vis-à-vis indivíduos LGBT de classes mais elevadas.  

No entanto, de modo geral, a incidência de violência foi muito elevada. Mais de 50% dos respondentes afirmaram ter sido vítimas de violência.  São dados alarmantes que expõem a vulnerabilidade dessa comunidade e um cenário de violação de direitos. Mas muitos podem ser os porquês por trás de alto índice de percepção de violência. O grupo Gênero e Número quando construiu o banco de dados atentou apenas ao período eleitoral e pós-eleitoral de 2018. As eleições de 2018 foram marcadas por uma polarização político-ideológica. E de um lado da moeda estava o então presidenciável Jair Bolsonaro, muito conhecimento por seu discurso conservador e por seus apoiadores fervorosos que compartilham as suas ideias. Este alto índice de percepção de violência poderia estar atrelado ao discurso conservador bolsonarista, mas essa é uma questão que foge das intenções e propostas desse trabalho e, infelizmente, não há dados de períodos anteriores para se fazer um comparativo.

Frente a LGBTfobia que assola a sociedade brasileira, urge a necessidade de mais pesquisas e estudos quantitativos acerca dessa comunidade. Para além das contribuições para as ciências, esses dados são cruciais para a garantia dos direitos dessa minoria e do seu bem-estar.


**Referências bibliográficas**

CERQUEIRA, D. R. C., MOURA, R. L. **Vidas perdidas e racismo no Brasil**. Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada, nota técnica, n. 10, 2013.

CRENSHAW, Kimberlé. Mapping the margins: intersectionality, identity politics and violenceagainst women of color”. In: FINEMAN, Martha Albertson; MYKITIU, Roxanne (orgs.). **The public nature of private violence**. Nova York, Routledge, pp. 93-118., 1994.

CRENSHAW, Kimberlé. Documento para o encontro de especialistas em aspectos da discriminação racial relativos ao gênero. **Estudos Feministas**, 10 (1): 171-188, 2002

BILGE, Sirma. (2009), Théorisations féministes de l’intersectionnalité. **Diogène**, 1
(225): 70-88, 2009.

GENERO E NÚMERO. Violência contra pessoas LGBT nos contextos eleitoral e pós-eleitoral. Disponível em: <http://violencialgbt.com.br/> Acessado em 09, agosto, 2019.

MOTT, Luiz; MICHELS, Eduardo; PAULINHO. **Assassinatos de LGBT no Brasil. Relatório 2016**. Grupo Gay da Bahia. Disponível em: <https://bit.ly/2T8trRb>. Acesso 09, agosto, 2019.

OCDE. **Education at glance 2016**. Disponível em: <https://www.oecd-ilibrary.org/education/education-at-a-glance-2016_eag-2016-en> Acessado: 09, agosto, 2019.

RAMOS, M. M.; NICOLI, P. A. G. O que é LGBTfobia? In: RAMOS, M. M.; NICOLI, P. A. G.; BRENER, P. R. G. **Gênero, sexualidade e direito**: uma introdução. Belo Horizonte: Initia Via editora, 2016.


\newpage
**Apêndice**

* Pressupostos do modelo 

*Média dos resíduos*: Média dos resíduos: um modelo de regressão, a princípio, deve minimizar a soma dos quadrados dos resíduos. Em casos considerados “normais”, o resultado desse processo deve ser uma distribuição dos resíduos do modelo que tem média centrada em 0. Vale ressaltar que isso se refere apenas aos resíduos, sem elevar ao quadrado. No entanto, percebe-se que no modelo utilizado a média dos resíduos é consideravelmente baixa, sendo -3.509833-17. 

```{r}
mean(residuals(reg))
```

*Normalidade da distribuição dos resíduos*: : teoricamente, além da média dos resíduos ser igual a 0, é preciso que esses resíduos tenha uma distribuição normal. Tendo em vista o gráfico da distribuição (há distorções nos dados) e o histograma dos resíduos (as barras tem tamaanhos distinho, além de um "pico" destoante), percebe-se que não há uma distribuição normal, o que indica que a variável dependente não tem distribuição normal ou que sobraram componentes determinísticos dentro do modelo.


```{r, echo=FALSE, fig.height=3, fig.width=3}
hist(residuals(reg))

plot(reg, which = 2)
```

O teste `shapiro-wilk` analisa a aderência dos resíduos à distribuição normal. Assim, o p-valor desse teste diz respeito à hipótese de que os resíduos realmente seguem uma distribuição normal. Sem por menorizar, essa hipótese é rejeitada quando o p é menor que 0.05. 

```{r}
shapiro.test(reg$residuals)
```

No entanto, o resultado é 2.2e-16, demostrando a falta de normalidade. Então, a hipótese de distribuição normal foi rejeitada. 

*Homoscedasticidade*: ao falar de homoscedasticidade estamos falando da propriedade de errar de forma homogênea. Assim, espera-se que o modelo seja homoscedástico, uma vez que levamos em consideração os parâmetros do modelo como efeito médio das variáveis independentes. Por exemplo, se o modelo erra de forma heterogênea, acertamento melhor os valores menores, medianos ou maiores, em comparação aos outros, isso implica que o efeito médio possui um intervalo de confiança variado ao longo da amostra. 

```{r, echo=FALSE, fig.height=3, fig.width=4}
library(ggplot2)

ggplot(res.prev, aes(y = residuos, x = previstos)) +
  geom_point() +
  geom_abline(slope=0, intercept=0)
```

No nosso caso, como se pode observar no gráfico acima, o modelo está errando para mais nos valores menores, nos valores medianos está errando relativamente menos e nos valores maiores está errando para mais. O que configura heterocedasticidade. O gráfico `residuals vs fitted` reforça essa afirmação. 

```{r, fig.height=3, fig.width=4}
plot(reg, which = 1)
```

*Multicolinearidade*: um dos pressupostos para um modelo de regressão é que não exista estrutura de dependência entre os dados, possibilitando que os resíduos sejam independentes e identicamente distribuídos. Deste modo, a multicolinearidade indica que as variáveis independentes não são independentes entre si. Para o nosso modelo, vamos verificar usando a função `vif` (*variation inflation factor*)

```{r, echo=FALSE}
library(car)
vif(reg)
```

Valores iguais a 1 significam que a variável não está relacionada com outras. No nosso caso, “escolaridade” aparece mais próxima dessa situação. Quanto maior o valor, maior a relação das variáveis com as demais. Como se pode ver no resultado, as variáveis restantes apresentam valores que podem ser considerados moderadamente altos.

Por fim, tentou-se corrigir os problemas do modelo de diversas formas – transformação de variáveis (tanto das explicativos quanto da de resposta), incluir mais termos de interação e construção de um modelo logit. No entanto, os melhores resultados foram os obtidos nesse modelo apresentado no trabalho. A natureza da base de dados e como esses dados foram adquiridos (amostra por conveniência), provavelmente, são as respostas por trás desses problemas de pressupostos. 

* Analisamos demais variáveis

A distribuição de renda dos indivíduos que participaram da pesquisa até certo ponto segue o padrão nacional, uma vez que a maior concentração de pessoas é na categoria entre 1 e 3 salários mínimos. A situação começa a destoar da realidade brasileira a partir da segunda maior fração que corresponde às pessoas que recebem entre 3 a 5 salários mínimos. 

O número de pessoas que recebem até um salário mínimo não está muito distante da fração daqueles com renda de 5 a 7 salários. E a porção de indivíduos que recebem mais de 10 salários mínimos é maior que a dos que ganham entre 7 e 10. Então, percebe-se que uma quantidade considerável de pessoas mais abastadas foi entrevistada. Como foi aludido anteriormente, há uma escassez no Brasil de pesquisas quantitativas acerca da população LGBT, o que torna a real distribuição de renda dentro desse grupo algo nebuloso. A figura 8 resume a apresentação desses dados: 


```{r, echo=FALSE, warning=FALSE}

library(ggplot2)
ggplot(g.renda, aes(y = renda, x = rotulos)) +
  geom_histogram(stat = "identity") +
  ggtitle("Figura 8: Distribuição de renda")

````

```{r, echo=FALSE, warning=FALSE, fig.height=3, fig.width=4}
library(ggplot2)

ggplot(g.box.renda, aes(y = variavel)) +
  geom_boxplot() +
  ggtitle("Figura 9: Boxplot de renda")


```

O boxplot de renda (figura 9) por ser bastante achatado demostra uma baixa variabilidade dos dados e desvio padrão. Porém a mediana está rente ao primeiro quartil, o que nos diz que os dados são positivamente assimétricos e que metade dos respondentes recebem em torno de até um salário ou de um a três salários mínimos.  As pessoas com renda entre sete a dez ou mais de dez salários entraram como valores discrepantes – *outliers*

Na figura 10, ao qual a variável renda é cruzada com a variável raça, é possível observar que os negros apenas se sobressaem aos não-negros na categoria de renda de 1 a 3 salários mínimos. Ou seja, mais de 50 por cento da fração de pessoas que recebem entre 1 a 3 salários é negra. No entanto, nos demais marcadores, os não-negros correspondem a mais de 50 por cento. Vale ressaltar que a renda mais alta (mais de 10 salários) é o marcador com menos negros – apenas 30%, assim, há uma diferença significativa entre os dois. Em aspectos gerais, não há tantas discrepâncias de renda. 

```{r, echo=FALSE, warning=FALSE}
library(ggplot2)

ggplot(g.raca.renda, aes(y =frequencia, x = renda, fill = raça)) +
  geom_bar(stat = 'identity') +
  geom_hline(yintercept = 0.5) +
  ggtitle("Figura 10: Renda associada à raça")

```

Provavelmente devido ao método utilizado na pesquisa, amostra por conveniência, não há nos dados um equilíbrio quanto a raça/cor da pele. Há mais indivíduos brancos, seguidos, de forma decrescente, por pretos e partos. E em menor quantidade estão amarelos, indígenas e pessoas de outras denominações. Na figura 10 é possível observar essas informações: 

```{r, echo=FALSE, warning=FALSE}

library(ggplot2)

ggplot(teste.raca, aes(y = frequencia, x = rotulos)) + # componenetes basicos do grafico
 geom_histogram(colour = "black", fill="black", width=.8, stat="identity") +
               xlab("Raça/cor da pele") + ylab("Frequência") +
               ggtitle("Figura 11: raça/cor da pele")
```

Esse comportamento muda quando feita a divisão dos dados entre negros e não-negros. Negro é delineado neste trabalho como a soma dos pretos e pardos, de acordo com a classificação utilizada pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) e pelo Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM). Já os não-negros correspondem à soma dos indivíduos de raça/cor branca, amarela, indígena e as demais. Na figura 11 percebe-se que há uma pequena diferença na quantidade de indivíduos negros e não-negros. Sendo assim, houve um número maior de respondentes não-negros.

```{r, echo=FALSE, warning=FALSE, fig.height=3, fig.width=4}
library(ggplot2)

ggplot(g.raca, aes(y = frequencia, x = raça)) + # componenetes basicos do grafico
  geom_bar(stat = "identity") +   #  stat = "identity" por padrao
  ggtitle("Figura 12: negros e não-negros")


```

Quanto a orientação sexual, homens gays apareceram com mais frequência nos dados, seguidos, respectivamente, por pessoas bissexuais e mulheres lésbicas. As menores observações foram de pessoas pansexuais, heterossexuais e de outras orientações. Vale ressaltar e explicar o porquê da presença de heterossexuais em dados sobre violência contra pessoas LGBT. A sigla LGBT não se refere apenas a orientações sexuais. Como foi abordado anteriormente neste trabalho, ela engloba também identidades de gênero. Sendo assim, por exemplo, mulheres trans podem ser heterossexuais ou lésbicas. Na figura 12 ilustra visualmente esses dados: 

```{r, echo=FALSE, warning=FALSE, fig.height=4, fig.width=5}
library(ggplot2)
ggplot(g.orientacao, aes(y = frequencia, x = rotulos)) +
  geom_bar(colour = "black", fill="#E69F00", width=.8, stat="identity") + 
  guides(fill=FALSE) +
  xlab("Orientações") + ylab("Quantidade") +
  ggtitle("Figura 13: Orientações sexuais")
```

A distribuição das identidades de gênero também não foi equilibrada. Há uma maior observação de homens cisgênero e, em segundo lugar, mas muito próximo, de mulheres cisgênero. Substancialmente menor foi a quantidade de respondentes das demais identidades – pessoas não-binárias, travestis, homens e mulheres trans, e outras. Para o melhor entendimento, é pertinente conceituar algumas dessas identidades de gênero. Pessoas cis, homens ou mulheres cisgênero são indivíduos que se manifestam a sociedade e se reconhecem com o seu gênero biológico. À exemplo, a pessoa que foi designada do sexo masculino no nascimento, utiliza um nome “masculino” e se identifica como uma pessoa desse gênero, este é um homem cisgênero. 

Já as pessoas não-binárias, sem entrar em detalhes, dizem respeito àquelas em que suas identidades ou expressões de gênero não se limitam entre as divisões do que seria “masculino” e “feminino”. Assim, indivíduos não-binários podem entender que seu gênero é algo que está entre o masculino e o feminino, por exemplo, ou ter uma identidade totalmente distante deste binarismo. Na figura 13, que ilustra a distribuição das identidades de gênero na base de dados utilizada neste trabalho, também traz o marcador “outra”, nele podem estar inseridas as pessoas agênero, por exemplo. 

```{r, echo=FALSE, warning=FALSE, fig.height=5, fig.width=6}

library(ggplot2)
ggplot(g.genero, aes(y = quantidade, x = rotulos)) +
  geom_bar(colour = "black", fill="#E69F00", width=.8, stat="identity") +
  xlab("Gêneros") + ylab("Quantidade") +
  ggtitle("Figura 14: Identidades de gênero")

```

No ano de 2016, de acordo com a Organização para Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE), apenas 14 porcento da população brasileira ingressaram no ensino superior (OCDE, 2016). No entanto, as quantidades de pessoas com e ensino superior incompleto e completo foram as que se sobressaíram nos dados analisados. A figura 14 ilustra a distribuição de escolaridade. Respectivamente, 1 corresponde a pessoas com ensino fundamental completo, 2 ensino médio incompleto, 3 ensino médio completo, 4 ensino superior incompleto, 5 ensino superior completo, 6 pós-graduação incompleta e, por fim, 7 pós graduação incompleta. 

```{r, echo=FALSE, warning=FALSE, fig.height=4, fig.width=5}
library(ggplot2)

ggplot(gg.escolaridade, aes(y = frequencia, x = rotulos)) +
  geom_bar(colour = "black", fill="#E69F00", width=.8, stat="identity") + 
  guides(fill=FALSE) +
  xlab("Nível de estudos") + ylab("Frequência") +
  ggtitle("Figura 15: Escolaridade")

```

```{r, echo=FALSE, warning=FALSE, fig.height=2, fig.width=2}
library(ggplot2)

ggplot(g.escolaridade, aes(y = variavel)) +
  geom_boxplot() +
  ggtitle("Figura 16: Boxplot de escolaridade")

```

Inserindo os dados da escolaridade dos respondentes em um gráfico boxplot, percebe-se uma baixa variabilidade e desvio padrão, tendo em vista o intervalo interquartílico.  O primeiro e o terceiro quartil estão, respectivamente nos valores 4 e 5, que correspondem ao ensino superior incompleto e completo. A mediana, a medida de tendência central, está rente ao primeiro quartil, demostrando que os valores são assimétricos positivos e que 50% dos entrevistados tem ensino superior incompleto. A dispersão dos dados também é curta, uma vez que o valor mínimo está em 3 (ensino médio completo), e o máximo, em 6 (pós-graduação incompleta). Há três outliers - ou valores discrepantes, dois abaixo do valor mínimo, correspondendo a ensino fundamental completo e ensino médio incompleto, e um acima do máximo, referente a pós-graduação incompleta. O gráfico boxplot da figura 16 reforça a visualização de que grande parte dos entrevistados tinham um nível de escolaridade entre o ensino superior incompleto e completo.

A base de dados apresenta mais observações de pessoas bissexuais, gays e lésbicas. Outras orientações sexuais, como pansexual e heterossexual aparecem em considerável menor número. Então, ao cruzar os dados de vitimização e orientação sexual, optou-se em não ilustrar graficamente essas categorias. Na figura 17 percebe-se que as lésbicas foram as mais vitimadas por violência, seguidas pelos gays e, por sim, as pessoas bissexuais. No entanto, todas as categorias, para mais ou para menos, estão próximas da marca de 50%. Mais isso vez percebe-se os LGBT estão expostos à insegurança. 

```{r, echo=FALSE, fig.height=5, fig.width=6}
library(ggplot2)

ggplot(g.orientacao.vit, aes(y =frequencia, x = orientacao, fill = vitima)) +
  geom_bar(stat = 'identity') +
  geom_hline(yintercept = 0.5) +
  ggtitle("Figura 17: Vitimização associada à orientação")

```




